这是去年 NVIDIA stdexec 作者 Eric Niebler 在油管上的 live coding：一小时教你实现低配版的 std::execution。如果你想了解 std::execution 标准库的设计但是没耐心翻阅一百多页的 P2300，那可以先看下这里。

原视频：Working with Asynchrony Generally: From Zero to Sender/Receiver in ~60 Minutes。

What is it?

什么是 std::execution？你可以理解为一个标准的异步编程模型，旨在让整个 C++ 社区都使用这套方案来描述异步计算。这种模型可以让你有标准的方式指定一个任务该在何处、如何以及何时执行；另外还提供了一些通用的异步算法供用户直接使用，比如 then() 算法可用于完成链式操作。当然它是可扩展的，不管是事件循环、线程池等异步方式还是异构计算（CPU+GPU）都没问题，你可以看后面的第一个示例去了解如何在这个模型中使用第三方库。

Three big things

std::execution 中最主要的三个概念就是 scheduler、sender 和 receiver：

• sender 是 lazy value：这意味着这个值会延迟到需要时才计算。
• receiver 是 continuation 或者 callback：当 sender 计算完成时，得到的值会传入 receiver 而不是返回给调用方。
• scheduler 是资源的描述符：实际上可能是个简单的指针。

Example

接下来简单用一个例子来阐述三大件的编写思路。这个例子是在线程池并发运行三个任务：

1. 声明一个第三方的 execution context，然后从中获取 scheduler。在这里 execution context 指的是第三方库 libunifex 提供的 static_thread_pool 线程池。
2. 通过 schedule() 创建空的任务单元。这意味着任务将运行在 static_thread_pool 的上下文中。
3. schedule() 返回一个 sender，可以接着调用 then() 算法。此前的空任务会切换执行某种任务比如 compute_intensive()。then() 同样也会返回一个 sender。
4. 这里尝试三个任务并发执行，因此使用 when_all()。when_all() 返回一个 sender。
5. 最后，我们执行 sync_wait() 来同步等待并得到结果。注意在调用这个函数前任何任务都没有实际执行（整个 sender/receiver 模型是 lazy 设计）。sync_wait() 返回 std::optional<std::tuple<T>>，因此你可以继续调用 std::optional<>::value()。

Big idea

从前面的例子可以看出，整体用法就是：

• scheduler 生成 sender。
• 异步算法（比如 then()）接受和返回 sender。

总之就是一种组合的思路：把 sender 丢到一种异步算法里面，然后会得到另一个 sender，如此往复直到最后等待结果。

Lifecycle

怎样才能完成一整套异步操作？上图展示一个异步操作的生命周期：

1. 第一步需要一个 scheduler，通过 schedule() 得到一个 sender。
2. sender 通过 connect() 连接到 receiver，得到一个 operation state。
3. operation state 需要在整个异步操作中维护生命周期。
4. 此时仍未启动任何任务，直到你在 operation 调用 start()，一般来说任务就会入队直到一段时间过去后，操作完成，就会通知 receiver。

NOTE: 虚线部分是算法实现的细节（比如 then() 算法），因此对于一个库用户而非实现者来说只需要关注 scheduler 和 sender。

还需补充一点是 receiver 的接收方式有三种：

• set_value()：任务正常完成。
• set_error()：任务失败。
• set_stopped()：任务被中途取消。

Concepts

从前面的描述也可以总结出上图的 concept，实现 sender/receiver 就是要实现以上接口。

just() sender factory

现在我们来实操，先写一个简单的 just sender factory。

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// Some utility code
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// 这些是公用的代码，后面会反复用到

// 不可移动类
struct immovable {
    immovable() = default;
    immovable(immovable&&) = delete;
};

// 简单萃取 connect() 的返回类型
template <class S, class R>
using connect_result_t = decltype(connect(std::declval<S>(), std::declval<R>()));

// 简单萃取 sender<result_t>模板中的 result_t
template <class S>
using sender_result_t = typename S::result_t;

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// just(T) sender factory
///////////////////////////////////////////

// 3. connect() 后得到的产物
template <class R, class T>
struct just_operation : immovable {
    R rec;
    T value;

    // operation 需要实现 start()
    // 由于 just() 操作是 start() 后立刻完成的，只需直接通知 receiver
    friend void start(just_operation& self) {
        // 通过调用 set_value() 实现完成通知
        set_value(self.rec, self.value);
    }
};

// 2. just sender 存放 value
template <class T>
struct just_sender {
    using result_t = T;
    T value;

    // sender 需要实现 connect()，返回 operation state
    template <class R>
    friend just_operation<R, T> connect(just_sender self, R rec) {
        return { {}, rec, self.value };
    }
};

// 1. 要实现的 sender factory 接口，接受一个值，传递到 sender 然后立刻完成
template <class T>
just_sender<T> just(T t) {
    return {t};
}

这样就实现了 just sender，后面看下如何运作。

//
// start test code
//
struct cout_receiver {
    friend void set_value(cout_receiver self, auto val) {
        // 这个 receiver 什么都不干，只对收集到的结果输出
        std::cout << "Result: " << val << '\n';
    }

    friend void set_error(cout_receiver self, std::exception_ptr err) {
        std::terminate();
    }

    friend void set_stopped(cout_receiver self) {
        std::terminate();
    }
};

int main() {
    // just() factory 生成 just sender
    auto s = just(42);
    // just sender 连接 cout receiver 生成 operation
    auto op = connect(s, cout_receiver{});
    // 运行 operation
    start(op);
}

上面的代码大概是这个意思：生成值 42，然后输出。

流程图

很显然这个测试只是一份输出 42 的无聊代码，但后面的迭代很快会支持链式操作。

then() sender adaptor

现在来实现一个 then() 算法，then(sender, f) 表示 sender 的任务链接到另一个任务 f，这样能支持链式操作。

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// then(Sender, Function) sender adaptor
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// 4.
template <class R, class F>
struct then_receiver {
    R rec;
    F f;

    // 当通知完成时，再将收集的值 val 转换为 f(val)
    friend void set_value(then_receiver self, auto val) {
        set_value(self.rec, self.f(val));
    }

    friend void set_error(then_receiver self, std::exception_ptr err) {
        set_error(self.rec, err);
    }

    friend void set_stopped(then_receiver self) {
        set_stopped(self.rec);
    }
};

// 3.
template <class S, class R, class F>
struct then_operation : immovable {
    // S 为内部 sender
    // 这里需要实现 then_receiver
    connect_result_t<S, then_receiver<R, F>> op;

    friend void start(then_operation& self) {
        // 先执行内部 start，就能启动链式操作
        start(self.op);
        // 实际后面也没事情干了
    }
};

// 2. 现在要实现 then() 返回的 then_sender
template <class S, class F>
struct then_sender {
    using result_t = std::invoke_result_t<F, sender_result_t<S>>;
    // 需要暂存 then() 传递过来的内部 sender 和 function
    S s;
    // function 需要内部 sender 产生的 value 才能传递下去
    // 并且 f 需要传递给 receiver
    F f;

    template <class R>
    friend then_operation<S, R, F> connect(then_sender self, R rec) {
        // connect() 操作先完成内部 sender 与 then_receiver 的 connect()
        // 这里需要实现一个 then_operation 和 then_receiver
        // NOTE:
        // 虽然 operation 是 immovable，但是 C++17 有 guaranteed copy elision
        // 因此返回是没有问题
        return { {}, connect(self.s, then_receiver<R, F>{rec, self.f}) };
    }
};

// 1. 要实现的 then() 接口
// 需要返回 then_sender
template <class S, class F>
then_sender<S, F> then(S s, F f) {
    // 简单的构造 sender
    return {s, f};
}

int main() {
    auto s2 = then(just(42), [](int i) { return i + 1; });
    auto op2 = connect(s2, cout_receiver{});
    start(op2);
}

这样就得到了一个链式操作：先计算得到 42，然后链式传递给某个匿名函数得到 43 并输出。附上一幅帮助理解的流程图。

画得有点复杂，尽力了

sync_wait() sender consumer

现在要为异步操作增加一个同步等待的特性，即 sync_wait()（尽管这里还没有异步操作……）。

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// sync_wait() sender consumer
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// 2. 考虑到异步操作可以在不同的线程间执行
// 因此需要一个 control block
struct sync_wait_data {
    std::mutex mtx;
    std::condition_variable cv;
    std::exception_ptr err;
    bool done = false;
};

// 3. 需要一个 receiver 来实现 value 收集和通知
template <class T>
struct sync_wait_receiver {
    sync_wait_data& data;
    std::optional<T>& value;

    friend void set_value(sync_wait_receiver self, auto val) {
        std::unique_lock lk{self.data.mtx};
        self.value.emplace(val);
        self.data.done = true;
        self.data.cv.notify_one();
    }

    friend void set_error(sync_wait_receiver self, std::exception_ptr err) {
        std::unique_lock lk{self.data.mtx};
        self.data.err = err;
        self.data.done = true;
        self.data.cv.notify_one();
    }

    friend void set_stopped(sync_wait_receiver self) {
        std::unique_lock lk{self.data.mtx};
        self.data.done = true;
        self.data.cv.notify_one();
    }
};

// 1. 从前面的例子可看到，sync_wait 接收一个任务，即 sender
template <class S>
std::optional<sender_result_t<S>> sync_wait(S s) {
    // 通过前面 2 份代码可以看出，sender 一般会实现 result_t 方便萃取
    using T = sender_result_t<S>;
    // 需要一个 control block 来保证线程安全（见 2.）
    sync_wait_data data;
    std::optional<T> value;

    // 接下来的问题就是如何得到 value

    auto op = connect(s, sync_wait_receiver<T>{data, value});
    start(op);

    // 提供一个同步点，在 sync_wait_receiver 对应的 set_value 处唤醒（见 3.）
    std::unique_lock lk{data.mtx};
    data.cv.wait(lk, [&]{return data.done;});

    if (data.err)
        std::rethrow_exception(data.err);

    return value;
}

int main() {
    auto s3 = then(just(42), [](int i) { return i + 1; });
    int val3 = sync_wait(s3).value();
    std::cout << "Result: " << val3 << '\n';
}

这个例子是比较简单的，就是依靠一个 control block 还有 receiver 来完成同步等待操作。从 main() 函数可以看出，对于库调用者来说并不需要关心 sender 以外的事情，比如手动 connect() 还有 receiver 的实现都只出现在库内部。

run_loop execution context

我们现在还缺少一个真正意义的异步操作，那就提供一个执行上下文来完成这件事情，比如来一个 FIFO & MPSC 的队列。

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// run_loop execution context
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struct run_loop : immovable {
    struct none{};

    // 用于支持 operation 泛型擦除，从而放到链表上
    struct task : immovable {
        task* next = this;
        virtual void execute() {}
    };

    // 支持绑定不同 receiver 的 operation
    template <class R>
    struct operation : task {
        R rec;
        run_loop& loop;

        operation(R rec, run_loop& loop)
          : rec(rec), loop(loop) {}

        void execute() override final {
            // 为了简化示例，value 都用 none 来代替
            set_value(rec, none{});
        }

        // operation 需要支持 start()
        // 这里就是插入链表
        friend void start(operation& self) {
            self.loop.push_back(&self);
        }
    };

    // 一个 FIFO 链表
    // 作者提到 sender/receiver 的设计是避免了动态分配的可能
    // 因此使用的是侵入式链表
    // 你可以看到实际 task/operation 是在 main() 函数栈上分配的
    task head;
    // 使用循环链表，让代码更加简洁
    task* tail = &head;
    bool finishing = false;
    // 保证线程安全
    std::mutex mtx;
    std::condition_variable cv;

    void push_back(task* op) {
        std::unique_lock lk(mtx);
        op->next = &head;
        tail = tail->next = op;
        cv.notify_one();
    }

    task* pop_front() {
        std::unique_lock lk(mtx);
        cv.wait(lk, [this]{return head.next != &head || finishing;});
        if (head.next == &head)
            return nullptr;
        return std::exchange(head.next, head.next->next);
    }

    struct sender {
        using result_t = none;
        run_loop* loop;

        template <class R>
        friend operation<R> connect(sender self, R rec) {
            return {rec, *self.loop};
        }
    };

    // 用于指向一个上下文
    struct scheduler {
        run_loop* loop;
        // schedule() 生成一个关联上下文的 sender
        friend sender schedule(scheduler self) {
            return {self.loop};
        }
    };

    scheduler get_scheduler() {
        return {this};
    }

    // 执行上下文位于 run() 调用者所在的线程
    void run() {
        while (auto* op = pop_front())
            op->execute();
    }

    // 表示未来不会再加入任何 task
    void finish() {
        std::unique_lock lk(mtx);
        finishing = true;
        cv.notify_all();
    }
};

int main() {
    run_loop loop;
    auto sched4 = loop.get_scheduler();
    auto s4 = then(schedule(sched4), [](auto) { return 42; });
    auto op4 = connect(s4, cout_receiver{});
    // start() 仅表示入队
    start(op4);
    auto s5 = then(schedule(sched4), [](auto) { return 43; });
    auto op5 = connect(s5, cout_receiver{});
    start(op5);

    loop.finish();
    // 真正执行任务
    loop.run();
}

这里展示了 scheduler（或者说是 execution context）和 sender/receiver 的组合使用。除去 context 实现以外，基本就是 schedule() 构造一个关联上下文的 sender 即可。但是用法过于细节了，实际上可以封装一层简化使用。

thread_context execution context

这里基于上面的 run_loop 实现封装了一个在独立的线程执行任务的上下文。

///////////////////////////////////////////
// thread_context execution context
///////////////////////////////////////////
class thread_context : run_loop {
    std::thread th{[this]{ run(); }};
public:
    using run_loop::get_scheduler;
    using run_loop::finish;
    void join() {
        th.join();
    }
};

int main() {
    thread_context th;
    auto sched6 = th.get_scheduler();

    auto s6 = then(schedule(sched6), [](auto) { return 42; });
    auto s7 = then(s6, [](int i){return i+1;});
    auto val7 = sync_wait(s7).value();
    th.finish();
    th.join();

    std::cout << val7 << '\n';
}

这是最后一份代码了，现在已经接近 stdexec 里面的示例，限于这是一个低配版实现，也算是做得足够简单实用了。你也可以尝试实现 when_all() 算法和 operator|。

作者现场写的完整代码可以在 godbolt 获得。

后记

其实也没啥好翻译的，主要还是 Read The Friendly Source Code。视频结尾主持人拉家常的部分（聊到 Range 库的历史去了）我没怎么看，如果你感兴趣也可以看下原视频。

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本文已转发到知乎：C++ Execution：从零开始的 Sender/Receiver [译] - 知乎 (zhihu.com)。